Lorikeet全新上线Coach功能：助力AI客户支持的智能分析助手

总部设在旧金山的Lorikeet是一家专注于受监管行业的人工智能支持平台，该平台今日正式宣布推出Coach——一款可评估支持工单、助力组织诊断AI问题的自助分析助手。

公司称，Coach攻克了AI支持领域的核心难题——随着规模扩张，问题的透明度会降低，比如难以弄清楚数据为何大幅增长、客户情绪缘何转变，还有哪些具体的主题、政策或设置引发了这些问题。

客户满意度调查与评分（CSAT）或许能给出部分线索，然而员工需要手动完成阅读、汇总以及原因诊断的工作。Lorikeet则期望在此基础上更进一步，为企业用户呈现全局视角。

“你们已经部署了AI支持系统，可实际操作中还是毫无头绪，”首席执行官Steve Hund表示，“CSAT指标能反映客户是否满意，却无法验证AI是否在按你们的指令完成任务。”

根据Hund的观点，Coach的优势在于其作为诊断系统的特性——它不仅能指出哪些对话和主题出现了问题，更能精准剖析背后的原因，从而为切实的改变指明了方向。

Lorikeet表示，Coach在两个核心能力上并行运作：主题分析和工单质量评分。

主题分析借助AI聚类技术把工单划分到具体主题里，接着对这些主题进行拆解，并运用拆解所得的信息来提供性能指标。企业指出，这种方式能揭露聚合指标或许掩盖的问题；同一套AI系统在某个主题上的成功解决率能达到91%，可在另一个主题上却只有56%。

工单质量评分需逐次查看对话内容，并将其与评分卡进行比对，借助质量检查以交通灯等级标识问题所在。该评分体系采用依据组织标准制定的可自定义规则集，无论是以应用程序为准确依据、规避特定退款情形，还是确保AI不泄露内部术语，均可通过此规则集实现规范。

公司称，这让团队得以跳出传统质量保证工具的局限——这类工具往往仅对人工客服工单进行小比例抽样或本地分析，转而覆盖大部分新兴的支持交互场景。

“现有的QA分类体系，是针对人类逐个处理工单、且能进行抽样操作的场景设计的，”Hund表示，“可当AI每天要应对数千次对话时，就必须实现100%的覆盖了。”

有趣的是，Lorikeet补充说，Coach可以处理AI和人类处理的工单，使团队能够在这两个领域保持一致的质量标准。

公司表示，Coach对所有客户开放，并现已作为独立产品提供。